Python绘制词云 - wordcloud

最新推荐文章于 2025-03-28 01:01:21 发布

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#词云 #Python #WordCloud

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本文详细介绍如何使用Python的wordcloud库生成词云，包括文本预处理、词云对象创建、参数配置及图片输出等步骤。同时，提供了丰富的参数说明和示例代码，帮助读者快速掌握词云制作技巧。

# -*- coding: utf-8 -*-
# 引入库
from wordcloud import WordCloud
import jieba
import os

path = os.path.abspath('./word_cloud')    # 指定文件路径
font = r'C:\\Windows\\fonts\\SimHei.ttf'  # 指定字体，中文词云需要设置字体

一、准备文本

# 准备文本
f = open(path+'/test.txt', encoding='UTF-8')  # 打开文件
txt_data = f.read()   # 读取文件
f.close()  # 关闭文件

f_word = jieba.cut(txt_data)     # 分词
f_word_split = " ".join(f_word)  # 拼接

二、创建词云

w = WordCloud(font_path=font)  # 创建对象
w.generate(f_word_split)  # 加载文本
w.to_file(path+'/test.png')  # 输出图片

三、wordcloud 库说明

制作词云基本步骤分三步：

1、创建对象，配置参数（w = WordCloud('''设置参数''') ）

2、加载词云文本

3、输出词云文件

1、WordCloud() 参数及意义

参数名称	数值类型	默认值	参数说明
width	int	400	输出的画布宽度，默认400像素
height	int	200	输出的画布高度，默认200像素
font_path	string	None	字体路径
prefer_horizontal	float	0.9	单词水平排列出现的频率，（垂直方向出现频率为0.1）
scale	float	1	缩放比例，如值为2.0，则长和宽都为原画布的2倍
max_font_size	int	None	显示的最大的字体大小
min_font_size	int	4	显示的最小的字体大小
font_step	int	1	字体步长，如果大于1，会加快运算但可能导致结果误差较大
max_words	number	200	显示的词的最大个数
relative_scaling	float	0.5	词频和字体大小的关联性
stopwords	set of strings	STOPWORDS	设置屏蔽词，默认使用内置
background_color	colorvalue	"black"	背景颜色
mode	string	”RGB”	当参数为“RGBA”且background_color不为空时，背景为透明
random_state	int	None	为每个单词返回一个PIL颜色
regexp	string	None(optional)	使用正则表达式分隔输入的文本
collocations	bool	True	是否包括两个词的搭配
color_func	callable	None	生成新颜色的函数，默认为空使用self.color_func
colormap	string	”viridis”	给每个单词随机分配颜色，若指定color_func，忽略该方法
mask	ndarray	None	默认使用二维遮罩绘制词云。如果设置mask，则画布宽高值被忽略，遮罩形状被mask取代。除全白(#FFFFFF)的部分不绘制，其余部分会用于绘制词云。如: my_img=np.array(Image.open(path+'/test.jpg')),mask=my_img

2、wordcloud 的常规方法

方法	描述
w.generate(txt)	向WordCloud对象w中加载文本txt
w.to_file(filename)	将词云输出为图像文件，.png或.jpg格式

四、示例：

# -*- coding: utf-8 -*-
from wordcloud import WordCloud
from PIL import Image
import jieba
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import os

path = os.path.abspath('./word_cloud')
font = r'C:\\Windows\\fonts\\SimHei.ttf'


def my_cloud():
    with open(path+'/test.txt', encoding='UTF-8') as f:
        f_txt = f.read()
        f.close()
    f_txt_buff = jieba.cut(f_txt)
    f_txt_split = " ".join(f_txt_buff)
    my_img = np.array(Image.open(path+'/elephant.jpg'))
    w = WordCloud(font_path=font, mask=my_img, stopwords=None, max_font_size=50)
    w.generate(f_txt_split)
    w.to_file(path+'/elephant_word.jpg')
    return


if __name__ == '__main__':
    my_cloud()